Kaj so črne skrinjice AI in kako delujejo?

Ko pomislimo na črne skrinjice, verjetno pomislimo na zapisovalnike podatkov, ki se večinoma uporabljajo v letalih. Vendar pa nič ne more biti dlje od resnice, ko gre za črne skrinjice AI.

Črna skrinjica AI ni nič fizičnega. Črne skrinjice AI so virtualne entitete. Obstajajo izključno znotraj algoritmov, podatkov in računalniških sistemov.

Črne skrinjice AI so koncept, ki se nanaša na avtonomno odločanje v sistemih AI. Oglejmo si podrobno črne skrinjice AI, kako delujejo in skrbi, ki jih obkrožajo.

Kaj so črne skrinjice AI?

Črna skrinjica AI je neodvisen sistem, ki lahko sprejema odločitve, ne da bi pojasnil, kako so bile te odločitve sprejete. To je preprosta definicija črne skrinjice AI.

Vendar pa ta definicija povzema bistvo same umetne inteligence. Sistemi umetne inteligence so zasnovani za učenje, analiziranje podatkov in sprejemanje odločitev na podlagi vzorcev in korelacij, ki se jih naučijo. Vendar pa definicija zajema tudi pomisleke v zvezi z umetno inteligenco.

Za trenutek bomo te pomisleke pustili ob strani, ko bomo pogledali, kako delujejo črne skrinjice AI.

Kako delujejo črne skrinjice AI

Tri glavne komponente se integrirajo za ustvarjanje črnih skrinjic AI. Te kombinacije tvorijo okvir, ki tvori črno skrinjico:

• Algoritmi strojnega učenja: Algoritmi globokega učenja delujejo z omogočanjem AI, da se uči iz podatkov, prepoznava vzorce in sprejema odločitve ali napovedi na podlagi teh vzorcev.
• Računska moč: Črne skrinjice z umetno inteligenco potrebujejo veliko računalniško moč za obdelavo velikih količin zahtevanih podatkov.
• podatki: Ogromna skladišča podatkov, ki včasih obsegajo bilijone besed, so potrebna za omogočanje odločanja.

Načelo je, da črne skrinjice AI uporabljajo te tri elemente za prepoznavanje vzorcev in sprejemanje odločitev na njihovi podlagi. Črne skrinjice z umetno inteligenco je mogoče usposobiti tudi s fino nastavitvijo algoritmov in prilagajanjem podatkov.

Sistemi so med usposabljanjem izpostavljeni ustreznim naborom podatkov in primerom poizvedb, da optimizirajo njihovo delovanje. To se lahko osredotoči na meritve, kot sta učinkovitost in natančnost.

Ko je faza usposabljanja končana, se črne skrinjice lahko uporabijo za sprejemanje neodvisnih odločitev na podlagi naučenih algoritmov in vzorcev. Vendar pa je pomanjkanje preglednosti glede tega, kako se sprejemajo odločitve, eden od glavnih pomislekov v zvezi s črnimi skrinjicami AI.

Izzivi in ​​tveganja črnih skrinjic AI

Prelomne tehnologije redko pridejo brez prtljage. Umetna inteligenca je najbolj prelomna tehnologija, s katero smo se soočili v tem stoletju, in zagotovo prinaša veliko prtljage. Da bi umetna inteligenca izpolnila svoje obljube, se je treba spoprijeti s temi izzivi. Nekateri glavni pomisleki in tveganja vključujejo:

• Pomanjkanje preglednosti: To bi lahko primerjali s študentom na izpitu, ki piše odgovor, ne da bi pokazal svoje delo. Glavna skrb v zvezi s to tehnologijo je pomanjkanje preglednosti glede tega, kako je bila sprejeta odločitev.
• Odgovornost: To še zdaleč ni popolna tehnologija in AI dela napake. Toda kje je odgovornost, če črna skrinjica AI naredi napako? To ima resne posledice, zlasti na področjih, kot sta zdravstvo in finance.
• Pravičnost in pristranskost: Računalniški pregovor "Smeti noter, smeti ven" je v dobi umetne inteligence še vedno aktualen. Sistemi umetne inteligence se še vedno zanašajo na točnost podatkov, ki so jim posredovani. Če ti podatki vsebujejo pristranskosti, se lahko te pokažejo v odločitvah, ki jih sprejmejo. Pristranskost AI je eden glavnih izzivov obraz razvijalcev.
• Pravne in etične posledice: To je še en dejavnik, ki ga je mogoče pripisati pomanjkanju preglednosti v teh sistemih. Zaradi tega se lahko pojavijo pravne in etične dileme.
• Javno dojemanje in zaupanje: Spet je v središču tega pomanjkanje preglednosti. To lahko zmanjša zaupanje javnosti v takšne sisteme, zaradi česar se uporabniki neradi zanašajo na procese odločanja sistemov AI.

To so znani izzivi in ​​potekajo prizadevanja za razvoj bolj odgovornih in preglednih sistemov umetne inteligence, ki lahko "pokažejo svoje delovanje".

Kakšna je prihodnost črnih skrinjic z umetno inteligenco?

Začnimo z besedami, da je umetna inteligenca v določeni obliki z nami dolgoročno. Pandorina skrinjica je odprta in se ne bo več zaprla. Vendar je to še vedno tehnologija v povojih in ni presenetljivo, da z njo obstajajo izzivi in ​​težave.

Razvijalci si prizadevajo za bolj pregledne modele, ki bodo ublažili številne skrbi glede tehnologije. Med sprejetimi koraki so:

1. Etični in pravni okviri: Strokovnjaki in oblikovalci politik si prizadevajo za vzpostavitev pravnih in etičnih okvirov, ki bodo urejali uporabo umetne inteligence. Med cilji so varstvo zasebnosti, zagotavljanje poštenosti in odgovornosti v aplikacijah AI.
2. Preglednost: Razvijalci delajo na tehnikah, ki bodo zagotovile vpogled v korake odločanja aplikacij AI. Navsezadnje je cilj tega zgraditi zaupanje v odločitve AI z zagotavljanjem uporabnikom, da obstaja papirna sled, ki ji je mogoče slediti, da bi izsledili logiko za odločitvami.
3. Orodja za interpretacijo: Ta orodja se razvijajo za pojasnitev nepreglednih odločitev, ki jih sprejemajo sistemi črnih skrinjic AI. Navsezadnje je cilj razviti orodja, ki "pokažejo delovanje", kako se sprejemajo odločitve.
4. Ozaveščanje in izobraževanje javnosti: Veliko jih je miti okoli sistemov AI. Eden od načinov za odpravo pomislekov je izobraževanje javnosti o tehnologijah umetne inteligence ter njihovih zmogljivostih in omejitvah.
5. Sodelovalni pristop: To niso skrbi, ki so omejene na določeno panogo ali del družbe. Kot taki morajo ukrepi, sprejeti za reševanje težav, sprejeti pristop sodelovanja, ki vključuje oblikovalce politik, javnost in razvijalce.

To je še vedno surova tehnologija, ki presega etične in pravne meje. Obravnavanje pomislekov v zvezi s črnimi skrinjicami AI je ključnega pomena za njihovo prihodnost in razvoj.

Črne skrinjice AI: etična dilema

Črne skrinjice umetne inteligence veliko obetajo in prinašajo priložnosti, vendar obstajajo določeni izzivi, ki jih je treba premagati. Nobenega dvoma ni, da bo umetna inteligenca ostala. Zaradi hitrega razvoja tehnologije je postala sestavni del našega življenja. Toda pomanjkanje preglednosti in odgovornosti sta resnični in pereči skrbi.

Z ustvarjanjem več preglednosti in odgovornosti v modelih umetne inteligence se lahko razvijalci pri odločanju in korakih, ki jih sprejmejo, da dosežejo, odmaknejo od "črnih skrinjic" k preglednemu modelu.